一種利用近紅外光譜技術快速測定制漿材基本密度的方法技術

本發明專利技術涉及一種利用近紅外光譜技術快速測定制漿材基本密度的方法，其步驟為：a.采集制漿材木片作為樣品，將其分為訓練集和驗證集；b.經充分平衡水分后，利用近紅外光譜儀采集各樣品的原始近紅外光譜數據；c.對原始近紅外光譜數據進行預處理；d.用排水法測定各樣品基本密度；e.采用化學計量學方法將訓練集中樣品基本密度實測值與其近紅外光譜數據對應建立預測模型；f.用建立的制漿材基本密度預測模型對驗證集樣品近紅外光譜數據進行預測確定模型性能。此法具有高效、無損的優點。

【技術實現步驟摘要】

： 本專利技術是一種制漿材基本密度的測定方法，尤其是一種利用近紅外光譜技術的快 速測定制漿材基本密度的方法。
技術介紹
： 近年來，我國為滿足制漿造紙行業飛速增長的原料需求，大力推廣制漿材的種植。 其中桉木和相思以其適應區域廣、生長快、纖維形態好、制漿得率高等優勢，成為制漿造紙 企業的優良原料。實際生產中，不同產地、不同生長情況、不同屬間樹種的原料經過收集、分 裝、貯存，來到生產線時材性有著顯著差異，其中基本密度影響著磨漿能耗，故而有必要實 現基本密度的實時檢測以便及時調整制漿工藝。但基本密度的傳統分析方法耗時較長，無 法滿足實時檢測和在線分析的需求。 近紅外光譜（770-2500nm)屬于分子振動的倍頻與合頻光譜，主要反映了含氫基 團乂_11? = 0，(：，15)的吸收信息，信息量豐富。近紅外光譜結合化學計量學技術，可以利 用樣品的近紅外特征吸收峰和成分含量之間建立的數學模型，快速、高效、無損地測定未知 樣品的化學成分和物理性質，近年廣泛應用于農業、林業、化工等領域。
技術實現思路
： 本專利技術為解決制漿造紙工業中測定制漿材基本密度耗時長，步驟繁瑣的問題，提 供了，能夠快速無損地測定制漿 材基本密度。 本專利技術采用了如下技術方案：一種利用近紅外光譜技術快速測定制漿材基本密度 的方法，步驟是： 第一步，采集制漿材木片作為樣品，取樣后將樣品分為訓練集和驗證集； 第二步，經充分平衡水分后，利用近紅外光譜儀采集各樣品的原始近紅外光譜數 據，掃描范圍為1600~2400nm，分辨率為8cmS 第三步，對原始近紅外光譜數據進行預處理； 第四步，通過排水法測定各樣品基本密度； 第五步，采用化學計量學方法將訓練集中樣品基本密度實測值與其近紅外光譜數 據對應建立預測模型； 第六步，用建立的制漿材基本密度預測模型對驗證集樣品近紅外光譜數據進行預 測確定模型性能。 所述制漿材包括尾葉桉LI1、尾葉桉U6、藍桉、尾巨桉、馬占相思、大葉相思、厚莢 相思。 所述木片規格約20_X10_X2_。 所述原始近紅外光譜數據是利用近紅外光譜儀采用漫反射方式獲得的吸光度值。 所述采集各樣品原始近紅外光譜數據的方法是：樣品采集光譜，然后倒出，重新混 合采樣，每個樣品以此方法采集3次光譜，取其平均光譜數據作為樣品的原始近紅外光譜 數據。 所述預處理方法為一階導數和多元散射校正。 所述預測模型建立過程主要為：用化學計量學軟件加載訓練集光譜數據，通過偏 最小二乘法和交互驗證，確定最佳主成分數，然后確定基本密度預測模型。 所述模型預測能力用決定系數R2val、預測均方根誤差RMSEP、相對分析誤差RPD、絕 對偏差AD綜合評價。 有益效果 按步驟備料和采集近紅外光譜數據，通過建好的預測模型可以快速、無損地測定 制漿材木片的基本密度，這與制漿造紙工業中對制漿材原料木片基本密度快速測定與在線 分析的實際要求相吻合。【附圖說明】： 圖1為不同種類制漿材樣品的近紅外光譜。 圖2為經一階導數和多元散射校正預處理后的樣品近紅外光譜。 圖3為采用本方法建立的基本密度預測模型的預測情況。【具體實施方式】： -種利用近紅外光譜技術快速測定制漿材基本密度的方法。其步驟如下：a.采 集制漿材木片作為樣品，其規格相近約20mmXIOmmX2mm，取樣后將樣品分為訓練集和驗證 集；b.經充分平衡水分后，利用近紅外光譜儀采集各樣品的原始近紅外光譜數據，掃描范 圍為1600~2400nm，分辨率為8cmSc.對原始近紅外光譜數據進行預處理；d.通過排水 法測定各樣品基本密度；e.采用化學計量學方法將訓練集中樣品基本密度實測值與其近 紅外光譜數據對應建立預測模型；f.用建立的制漿材基本密度預測模型對驗證集樣品近 紅外光譜數據進行預測確定模型性能。所述步驟a中制漿材包括尾葉桉LI1、尾葉桉U6、藍桉、尾巨桉、馬占相思、大葉相 思、厚莢相思，木片規格約20mmXIOmmX2mm。 所述步驟b中近紅外光譜數據為利用近紅外光譜儀在掃描范圍為1600~2400nm， 分辨率為8cm1的條件下采用漫反射方式獲得的吸光度值。樣品采集光譜后倒出，重新混合 采樣，每個樣品以此方法采集3次光譜，取其平均光譜數據作為樣品的原始近紅外光譜數 據。 所述步驟c中對原始數據進行預處理的方法為一階導數和多元散射校正。 所述步驟e中預測模型為制漿材包括尾葉桉L11、尾葉桉U6、藍桉、尾巨桉、馬占相 思、大葉相思、厚莢相思建立的數學預測模型，其過程主要為：用化學計量學軟件加載訓練 集光譜數據，通過偏最小二乘法和交互驗證，確定最佳主成分數，根據其值確定基本密度預 測模型。 所述步驟f中模型預測能力用決定系數（R2val)、預測均方根誤差（RMSEP)、相對分 析誤差（RPD)、絕對偏差（AD)綜合評價。 實施例1 采集制漿材包括尾葉桉LII、尾葉桉U6、藍桉、尾巨桉、馬占相思、大葉相思、厚莢 相思的木片（約20mmXIOmmX2mm)作為樣品，共采集184個樣品，其中142個作為訓練集， 42個作為驗證集。置于空氣中充分平衡水分后使用近紅外光譜儀在在掃描范圍為1600~ 2400nm，分辨率為8cm1的條件下采集全部樣品的原始近紅外光譜數據，并對其進行一階導 數和多元散射校正預處理。在Matlab7.0中加載訓練集光譜數據，通過偏最小二乘法和交 互驗證，確定最佳主成分數為9,據此建立基本密度預測模型。模型預測驗證集樣品的決定 系數（Rval2)達到0.98以上，相對分析誤差（RPD)大于9,預測均方根誤差（RMSEP)和絕對 偏差（AD)符合制漿造紙工業的誤差要求。 利用建立好的預測模型對未知的制漿材近紅外光譜數據進行分析，即可快速確定 其基本密度，其準確程度滿足制漿造紙工業需求。 本專利技術的實例中基本密度的實測值與模型預測值情況見表1。 表1基本密度實測值與模型預測值 【主權項】1. ，其特征是，步驟是： 第一步，采集制漿材木片作為樣品，取樣后將樣品分為訓練集和驗證集； 第二步，經充分平衡水分后，利用近紅外光譜儀采集各樣品的原始近紅外光譜數據，掃 描范圍為1600~2400nm，分辨率為8cmS 第三步，對原始近紅外光譜數據進行預處理； 第四步，通過排水法測定各樣品基本密度； 第五步，采用化學計量學方法將訓練集中樣品基本密度實測值與其近紅外光譜數據對 應建立預測模型； 第六步，用建立的制漿材基本密度預測模型對驗證集樣品近紅外光譜數據進行預測確 定模型性能。2. 根據權利要求1所述的利用近紅外光譜技術快速測定制漿材基本密度的方法，其 特征是：所述制漿材包括尾葉桉L11、尾葉桉U6、藍桉、尾巨桉、馬占相思、大葉相思、厚莢相 思。3. 根據權利要求書1所述的利用近紅外光譜技術快速測定制漿材基本密度的方法， 其特征是：所述木片規格約20mmXIOmmX2mm〇4. 根據權利要求1所述的利用近紅外光譜技術快速測定制漿材基本密度的方法，其 特征是：所述原始近紅外光譜數據是利用近紅外光譜儀采用漫反射方式獲得的吸光度值。5. 根據權利要求1所述的利用近紅外光譜技術快速測定制漿材基本密度的方法，其 特征是：所述采集各樣品原始近紅外光譜數據的方法是：樣品采集光譜，然后倒出，重新混 合采樣，每個樣品以此方本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種利用近紅外光譜技術快速測定制漿材基本密度的方法，其特征是，步驟是：第一步，采集制漿材木片作為樣品，取樣后將樣品分為訓練集和驗證集；第二步，經充分平衡水分后，利用近紅外光譜儀采集各樣品的原始近紅外光譜數據，掃描范圍為1600～2400nm，分辨率為8cm?1；第三步，對原始近紅外光譜數據進行預處理；第四步，通過排水法測定各樣品基本密度；第五步，采用化學計量學方法將訓練集中樣品基本密度實測值與其近紅外光譜數據對應建立預測模型；第六步，用建立的制漿材基本密度預測模型對驗證集樣品近紅外光譜數據進行預測確定模型性能。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：房桂干，吳珽，梁龍，崔宏輝，鄧擁軍，
申請(專利權)人：中國林業科學研究院林產化學工業研究所，
類型：發明
國別省市：江蘇;32